Xiaomi представила мультимодальную MiMo-V2.6-Pro с открытыми весами. Модель заточена под программирование, работу ИИ-агентов и сложные инженерные задачи, насчитывает около 1 трлн параметров и держит контекст до 1 млн токенов. В рейтинге Artificial Analysis она вышла на первое место среди решений с открытыми весами и обошла DeepSeek и ряд других разработчиков.
Из триллиона параметров для обработки каждого токена задействуется примерно 42 млрд, остальная часть сети включается по мере необходимости. Модель понимает текст, изображения, аудио и видео, а генерация идёт со скоростью около 125 токенов в секунду. Заодно Xiaomi выпустила версию MiMo-V2.6-Pro-UltraSpeed, которая выдаёт результат в 20 раз быстрее стандартной Pro.
В сводном рейтинге Artificial Analysis MiMo-V2.6-Pro набрала 46 баллов в Intelligence Index и стала первой среди открытых моделей в этом списке. По баллам она встала вровень с Grok 4.7 и обошла Grok 4.6, Gemini 3.8 Flash, DeepSeek V4.1 Flash и DeepSeek V4.1 Pro.
Собственные тесты Xiaomi показывают заметный скачок относительно прошлой версии MiMo 2.5. В DeepSWE v1.1 модель набрала 71,9 балла за задачи программирования, в AutomationBench 53,1 за автоматизацию, в Toolathlon-Verified 76,9 за работу с инструментами, в Terminal Bench 2.1 89,9 за задачи в командной строке и в CyberGym 94,0 за задачи по кибербезопасности.
Среди практических применений Xiaomi называет построение трёхмерных сцен и игровых миров, работу в Blender и Figma, управление виртуальной роботизированной рукой, подготовку презентаций, видеороликов, SVG-графики и музыки. MiMo-V2.6-Pro также применяли для разбора научных публикаций и патентов, компьютерного моделирования материалов и формализации математических доказательств в Lean 4.
Вместе с флагманской моделью Xiaomi показала MiMo-V2.6-Flash. Она компактнее, но тоже обрабатывает разные типы данных и держит контекст до 1 млн токенов, а результаты в тестах близки к показателям Pro. Использование через API при этом обходится заметно дешевле.
За MiMo-V2.6-Flash Xiaomi просит $0,14 за 1 млн входных токенов и $0,28 за 1 млн выходных. У тарифа Pro цены составляют $0,435 и $0,87 соответственно. Для сравнения, DeepSeek-V4-Pro в период низкой нагрузки берёт $0,66 за 1 млн входных токенов и $1,98 за 1 млн выходных.
Основной упор при создании MiMo-V2.6 сделан на масштабное обучение с подкреплением. Модель много раз проходит через сложные задания, получает оценку за выбранные стратегии и со временем учится находить более результативные решения.
Версии Pro и Flash прошли по 30 этапов обучения с подкреплением и за менее чем шесть дней обработали 750 тыс. траекторий. Обучение обошлось примерно в $2,62 млн для Pro и $850 тыс. для Flash. На каждом этапе система обрабатывала 1568 запросов, причём для каждого задания создавалось по 16 вариантов ответа, а суммарно это давало от 2,7 до 3,7 млрд обучающих токенов за этап.
Отдельно разработчики боролись со взломом вознаграждений, когда нейросеть находит короткий путь к высокой оценке вместо решения задачи тем способом, который от неё требуется. Xiaomi приводит пример агента, который при работе с кодом обнаруживает уже готовое исправление в Git вместо самостоятельного поиска решения. Чтобы снизить такой риск, система сравнивала между собой несколько вариантов выполнения одного и того же задания.
Веса MiMo-V2.6-Pro Xiaomi выпустила под лицензией MIT. Разработчики могут скачать модель, развернуть её на своей инфраструктуре и подстроить под конкретные задачи без обязательного обращения к API компании. Вместе с моделью Xiaomi открыла часть инструментов, которые использовались при её обучении и создании ИИ-агентов.
